Capacitación en Software R para análisis de datos de programas de inmunización

Atención

Este programa fue generado usando R y su entorno y puede ser usado como ejemplo para la creación del producto final del curso. Aprenda más Markdown Basics.

Ir directo a la Agenda

La Unidad Técnica de Vigilancia, Preparación y Respuesta a Emergencias y Desastres (PHE) y el Programa Especial de Inmunización Integral (CIM) de la Organización Panamericana de la Salud – Organización Mundial de la Salud (OPS/OMS) les dan la bienvenida a Bogotá, Colombia y agradece su participación en las actividades que se realizarán en la ciudad.

Bogotá, Colombia.

1 Programa Especial de Inmunizacion Integral

El Programa Especial de Inmunizacion Integral (CIM) busca promover y coordinar la cooperación técnica y las alianzas para apoyar los esfuerzos de los Estados Miembros para reducir de manera sostenible y equitativa la morbilidad y mortalidad por enfermedades prevenibles por vacunación (EPV) a través de estrategias de control y eliminación para mejorar la calidad y esperanza de vida de los pueblos de las Américas.

Durante más de 40 años, el éxito del Programa Ampliado de Inmunización (PAI) ha hecho de la Región de las Américas un líder mundial en la eliminación y el control de las enfermedades prevenibles mediante vacunación (VPD), como la viruela, la poliomielitis, la rubéola, el síndrome de rubéola congénita, el sarampión y el tétanos neonatal. Desde la creación del PAI en 1977, los países han pasado de utilizar seis vacunas en sus esquemas nacionales de vacunación, a una media de más de 16 vacunas, lo que representa una mayor protección para la población.

En el marco de la resolución “Revigorizar la inmunización como bien público para la salud universal” aprobada en 2021 por los cuerpos directivos de la OPS, CIM busca revitalizar los programas de inmunización en los Estados Miembros mediante la aplicación de enfoques innovadores y mejores prácticas a través de seis líneas de acción:

  • Fortalecer la gobernanza, el liderazgo y la financiación de los programas de inmunización
  • Mejorar el seguimiento de la cobertura vacunal y la vigilancia, incorporando estrategias de inteligencia digital en los análisis rutinarios
  • Fortalecer la integración de los programas de inmunización en el sistema de atención primaria de salud hacia la salud universal
  • Desarrollar enfoques de comunicación innovadores y estratégicos para crear conciencia social y confianza en las vacunas y aumentar el acceso a los servicios
  • Fortalecer las capacidades de recursos humanos para los programas de inmunización
  • Utilizar pruebas científicas para orientar la toma de decisiones y la ejecución de programas

2 Contexto y justificación

La necesidad de manejar un gran volumen de datos en la práctica habitual de los profesionales de los programas de inmunizaciones se ha vuelto un desafío evidente con el desarrollo de los registros nominales de vacunación electrónicos (RNVe) y se hizo aún más evidente con la pandemia de COVID-19 cuando los sistemas de información en salud pusieron a disposición miles de registros en un corto periodo de tiempo. La consolidación y el análisis de datos a través de hojas de cálculo electrónicas y tabuladores tradicionales fueron insuficientes, por lo que fue necesario el uso de herramientas más robustas y versátiles. En este sentido, R es un software de código abierto, gratuito, muy útil para profesionales interesados en explorar, analizar y comprender los datos epidemiológicos. Con él es posible realizar una gran variedad de técnicas estadísticas y gráficas, desde las más sencillas hasta las más complejas.

R

RStudio

Aprender las funciones básicas de R requiere perseverancia y motivación, especialmente para los usuarios que no están acostumbrados al lenguaje de programación. Sin embargo, esta inversión de tiempo en el aprendizaje inicial se ve compensada en gran medida por las ventajas de su uso frente a los softwares comerciales, como la oferta de paquetes con funciones propias de un área del conocimiento. A través de este taller de capacitación le invitamos a iniciar este recorrido, que requerirá una actitud activa, ya que el aprendizaje de R, como el de otros programas, sólo ocurre a través del uso. El taller se enfoca en las emergencias de salud pública, pero lo que usted aprenderá se puede aplicar a otros resultados de salud.

3 Objetivo, audiencia y competencias

3.1 Objetivo

El objetivo de la actividad es capacitar a las personas encargadas del análisis de datos de los programas de inmunización de la Región en el uso de R y su entorno, entregando herramientas eficientes y sostenible en el tiempo; y fomentar la colaboración y el crecimiento conjunto entre los países.

3.2 Audiencia

El taller está dirigido a profesionales que trabajan en programas de inmunización de los países de la Región. Los requisitos para participar son: formación en educación superior, trabajar con análisis de datos de los programas de inmunización, disponibilidad para participar en las dos semanas de clases presenciales y las tutorías en línea. Son requisitos deseables para participar: tener al menos un año de experiencia profesional en el programa de inmunización o tener al menos un año de experiencia en análisis de datos de RNVe.

3.3 Competencias

El objetivo de la capacitación es apoyar el análisis de datos mediante el aprendizaje de herramientas del entorno R que sean útiles para los profesionales de la salud en su trabajo diario, contribuyendo a la elaboración de informes de cobertura y optimización de rutinas de análisis.

Al finalizar de la capacitación, el alumno será capaz de:

  • Instalar y cargar paquetes;
  • Importar, exportar y tratar datos;
  • Calcular indicadores de inmunización;
  • Hacer análisis exploratorio de datos;
  • Realizar manipulaciones simples de datos;
  • Crear gráficos y tablas;
  • Elaborar mapas.

4 Producto esperado

4.1 Informe de cobertura

Para consolidar su aprendizaje y practicar sus nuevas habilidades, se espera que, al final de la capacitación, usted produzca un informe de cobertura, u otro informe utilizando la herramienta R. Los análisis deben realizarse principalmente utilizando bases de datos de vacuna seleccionada. Le sugerimos que aproveche la oportunidad para automatizar algún análisis habitual de su equipo, con el fin de generar un producto útil que optimice su tiempo y proceso de trabajo.

Para integrar su informe de cobertura, se deberá construir al menos tres visualizaciones (tabla, gráfico y mapa) previamente definidas en un plan de análisis. Dichas visualizaciones pueden contener números absolutos, proporciones, coeficientes, categorías u otros indicadores atingentes a la vacuna seleccionada. El informe también debe incluir un texto de entre 1.500 y 2.000 caracteres (aproximadamente 4 páginas) que contextualice el uso de la vacuna seleccionada y presente consideraciones sobre los resultados encontrados.

El desarrollo de su informe ocurrirá a lo largo del curso, a través de la elaboración de cuatro productos:

  1. Plan de análisis;
  2. Tabla o gráfico relacionado con las variables de persona;
  3. Gráfico relacionado con las variables de tiempo; y
  4. Mapa relacionado con las variables de espacio.

El certificado de finalización del curso se emitirá cuando se entreguen los productos de acuerdo con el cronograma anterior.

Aunque es un reto, usted tendrá compañía en este proceso, ya que contará con tutorías para aclarar dudas y el apoyo del grupo. Recuerde el potencial colaborativo de R. El intercambio de experiencias puede favorecer mucho su aprendizaje.

4.2 Plan de análisis

El plan de análisis guiará todo el desarrollo de su informe, es decir, es una guía paso a paso para la construcción de su script. Por lo tanto, usted debe definir el objetivo de su informe y todos los análisis que desea realizar. Recuerde que no tiene que ser algo muy complejo, lo importante es que usted pueda practicar los contenidos aprendidos en cada módulo.

El plan de análisis debe contener al menos:

  • Objetivo del análisis;
  • Periodo de estudio;
  • Unidad de análisis (por ejemplo, municipio, estado);
  • Fuente de datos;
  • Variables que se utilizarán;
  • Criterios de inclusión o exclusión (por ejemplo, solo dosis administradas antes del año de vida);
  • Limpieza/tratamiento que se realizará en la base de datos;
  • Indicadores que se calcularán y método de cálculo;
  • Tabla o gráfico que se presentará con variables relacionadas con las personas (por ejemplo, tabla descriptiva con grupo de edad, sexo y raza/color de piel; gráfico de barras de la variable nivel de educación);
  • Gráfico que se realizará con variables relacionadas con el tiempo (por ejemplo, dosis administradas por semana epidemiológica);
  • Mapa que se realizará con variables relacionadas con el espacio (por ejemplo, mapa de cobertura por municipio).

5 Estructura del taller

La capacitación se distribuye en dos módulos presenciales y un módulo de tutorías a distancia.

flowchart LR
  A[Módulo 1 \n Presencial \n 23 al 27, octubre] --> 
  B(Módulo 2 \n A distancia \n 30 octubre a 17 noviembre) --> 
  C[Módulo 3 \n Presencial \n 20 al 24, noviembre]

El contenido se estructura en 4 unidades:

  1. Introducción a R (20h);
  2. Manejo de datos y características relacionadas con las personas (40h);
  3. Características relacionadas con el tiempo (20h); y
  4. Características relacionadas con el lugar (20h).

La carga horaria total de la capacitación es, por lo tanto, de 100 horas, que se deben completar en un período de hasta tres meses.

Cada unidad tiene cinco clases, a excepción de la última, que tiene cuatro. El contenido del programa de cada una de las clases se describe en los Cuadros 1 a 4

Atención

Estas tablas están importada desde un archivo en formato Excel.

5.1 Tabla 1

Unidad 1: Introducción a R
Clase Contenido
Herramientas para estimación de coberturas en programas de inmunizaciones Programa Especial de Inmunizacion Integral (CIM)
Herramientas para medición de cobertura
Reporte conjunto de inmunizaciones de OPS/OMS y Unicef (JRF)
Vacunación de covid-19
Experiencias de uso de R para el análisis de datos de inmunización
Registros Nominales de Vacunación electrónicos Definición
Diseño e implementación
Estado de uso en la Región
Experiencia de país
Instalación y configuración (R y RStudio) ¿Qué es R?
¿Qué es Rstudio?
Resolución de dudas de instalación de R y Rstudio
Paneles
Configuraciones útiles
Conceptos fundamentales para empezar a programar en R Scripts
Operadores
Objetos
Funciones
Instalación y actualización de paquetes
Clases (Tipos de dato)
Flujo de trabajo: directorio, entorno del proyecto y tidydata Directorios de trabajo
Proyectos de R
Estructura de carpetas de un proyecto
Los principios de Tidy data y el paquete Tidyverse
Piping (%>%)

5.2 Tabla 2

Unidad 2: Manejo de datos y características relacionadas con las personas
Clase Contenido
Importación y exportación de archivos a R Importación y exportación de datos con el paquete rio (.csv, .xlsx, Google Sheets, entre otros)
Importación de datos de forma manual
Importación de datos con estructura
Formatos estándar de R (.rds y .RData)
Exportación
Gramática Tidyverse: preparación de la base de datos para el análisis (parte 1). Estructura general de la base y de las variables
Seleccionar columnas: select()
Renombrar variables: rename()
Paquetes y funciones útiles para diferentes clases de variables
Análisis exploratorio de los datos: count(), table(), summary()
Gramática Tidyverse: preparación de la base de datos para el análisis (parte 2). Crear y transformar columnas: mutate()
(Re) categorizar variables: case_when()
Agrupar datos: group_by()
Resumir los datos: summarise()
Filtrar filas: filter()
Manejar datos faltantes (en blanco, NA, ign)
Ordenar la base: arrange()
Tabulación de datos ¿Por qué presentar los datos en tablas?
Reglas generales de tabulación
Tablas de conteo
Tablas con medidas sumarias
Unión de bases: binds() y joins()
Pivotación (long y wide)
Paquetes de apoyo para creación y diagramación de tablas
Gramática de los gráficos La estructura general de configuración de un objeto ggplot2
Qué son estéticas
Qué son geometrías
Gráficos para variables numéricas
Gráficos para variables categóricas
Facetas: facet_wrap() y facet_grid()
Guardar: ggsave

5.3 Tabla 3

Unidad 3 :Caracterísiticas relacionadas con el tiempo
Clase Contenido
Dosis administradas ¿Qué son los histogramas?
Histogramas con ggplot2
Especificar número y ancho de las cajas (barras)
Editar eje x para variables de tipo fecha
Cuando los datos están agregados
Histogramas estratificados
Histogramas que superan años
Ggplot2: Diagramación Títulos y etiquetas
Reordenar la disposición de los grupos (categorías)
Objetos ggplot
Temas completos
Temas ajustados manualmente
Colores
Leyendas
Escalas: de fechas, numéricas, categóricas
Cobertura ¿Qué es la cobertura?
Cálculo de cobertura
Cálculo de cobertura acumulada
Cobertura en curva de dosis administradas
Cobertura por área subnacional
Gráfica de seguimiento de cobertura
Media móvil ¿Qué son las medias móviles y por qué usarlas?
Presentar la función rollmean() para calcular medias móviles
Visualización de la curva epidémica con y sin medias móviles
Diagrama de control ¿Qué es el diagrama de control?
Organización de la base
Estrategias analíticas para la construcción de los diagramas
Cálculo de indicadores
Diagrama de control con ggplot2
Oportunidad de vacunación ¿Qué es oportunidad de vacunación?
Organización de la base
Análisis de sobrevida
Gráfica de Kaplan-Meier

5.4 Tabla 4

Unidad 4 :Características relacionadas con el espacio
Clase Contenido
Nociones generales de cartografía Introducción a los datos espaciales
Territorio en Salud
Características espaciales
Mapas más comunes para la visualización de datos en emergencias
¿Qué son los shapefiles?
Divisiones administrativas en el país
Otros shapefiles
Mapas temáticos para otras divisiones geográficas (1) Paquetes con datos espaciales y sus funcionalidades
Cómo cargar los shapes
Agregar datos al shape
Mapa de la tasa de incidencia (Coroplético)
Mapa de variación
Crear shape de región metropolitana en R
Mapas temáticos para otras divisiones geográficas (2) Paquetes más usados para mapas
Importación de shapefiles
Mapa de letalidad (Separatrices)
Centroides por Región Administrativa
Mapa con presentación de letalidad en el polígono y número de casos en círculos proporcionales
Diagramación de mapas Escala: incluir y editar unidades (km, mts)
Rosa de los vientos
Latlong en los márgenes
Paletas adecuadas para mapas
Resaltar un área geográfica
Diagramación de divisiones geográficas, leyendas, títulos y otros aspectos visuales
Exportar en formato vectorial

6 Agenda

Preparación: instalación de R y RStudio.

Antes de su llegada al módulo 1 deberá completar la instalación de R y RStudio en su computadora. Para esto, le pedimos seguir los pasos de la siguiente presentación. Link

6.1 Módulo 1

Presencial, lunes 23 a viernes 27 de octubre de 2023.

6.1.1 Día 1

Lunes 23 de octubre de 2023

Horario Clase
08:00 - 08:30 Ceremonia de apertura
08:30 - 09:00 Herramientas para estimación de coberturas en programas de inmunizaciones
09:00 - 10:00 Registros Nominales de Vacunación electrónicos
10:00 - 12:00 Instalación y configuración (R y RStudio)
12:00 - 13:00 Almuerzo
13:00 - 15:00 Conceptos fundamentales para empezar a programar en R
15:00 - 15:20 Pausa
15:20 - 15:45 Flujo de trabajo: directorio, entorno del proyecto y tidydata

6.1.2 Día 2

Martes 24 de octubre de 2023

Horario Clase
08:00 - 08:30 Revisión del día anterior
08:30 - 09:30 Importación y exportación de archivos a R
09:30 - 12:00 Gramática Tidyverse: preparación de la base de datos para el análisis (parte 1).
12:00 - 13:00 Almuerzo
13:00 - 15:00 Gramática Tidyverse: preparación de la base de datos para el análisis (parte 2).
15:00 - 15:20 Pausa
15:20 - 15:45 Gramática Tidyverse: preparación de la base de datos para el análisis (parte 2).

6.1.3 Día 3

Miércoles 25 de octubre de 2023

Horario Clase
08:00 - 08:30 Revisión del día anterior
08:30 - 12:00 Tabulación de datos
12:00 - 13:00 Almuerzo
13:00 - 15:00 Gramática de los gráficos
15:00 - 15:20 Pausa
15:20 - 15:45 Gramática de los gráficos

6.1.4 Día 4

Jueves 26 de octubre de 2023

Horario Clase
08:00 - 08:30 Revisión del día anterior
08:30 -10:00 Dosis administradas
10:00 - 12:00 Ggplot2: Diagramación
12:00 - 13:00 Almuerzo
13:00 -15:00 Cobertura
15:00 - 15:20 Pausa
15:20 - 16:00 Dudas y análisis de datos: elaboración del informe (1)

6.1.5 Día 5

Viernes 27 de octubre de 2023

Horario Clase
08:00 - 08:30 Revisión del día anterior
08:30 - 12:00 Media móvil
12:00 - 13:00 Almuerzo
13:00 - 15:00 Dudas y análisis de datos: elaboración del informe (2)
15:00 - 15:20 Pausa
15:20 - 16:00 Cierre del Taller

6.2 Módulo 2

A distancia, lunes 30 de octubre a viernes 17 de noviembre de 2023.

6.3 Módulo 3

Presencial, lunes 20 a viernes 24 de noviembre de 2023.

6.3.1 Día 1

Lunes 20 de noviembre de 2023

Horario Clase
08:30 - 12:00 Oportunidad de vacunación
12:00 - 13:00 Almuerzo
13:00 - 15:00 Nociones generales de cartografía
15:00 - 15:20 Pausa
15:20 - 16:00 Dudas y análisis de datos: elaboración del informe (3)

6.3.2 Día 2

Martes 21 de noviembre de 2023

Horario Clase
08:00 - 08:30 Revisión del día anterior
08:30 - 12:00 Mapas temáticos para otras divisiones geográficas (1)
12:00 - 13:00 Almuerzo
13:00 - 15:00 Mapas temáticos para otras divisiones geográficas (2)
15:00 - 15:20 Pausa
15:20 - 16:00 Dudas y análisis de datos: elaboración del informe (4)

6.3.3 Día 3

Miércoles 22 de noviembre de 2023

Horario Clase
08:00 - 08:30 Revisión del día anterior
08:30 - 12:00 Diagramación de mapas
12:00 - 13:00 Almuerzo
13:00 - 15:00 Dudas y análisis de datos: elaboración del informe (5)
15:00 - 15:20 Pausa
15:20 - 16:00 Dudas y análisis de datos: elaboración del informe (6)

6.3.4 Día 4

Jueves 23 de noviembre de 2023

Horario Clase
08:00 - 08:30 Revisión del día anterior
08:30 - 12:00 Dudas y análisis de datos: elaboración del informe (7)
12:00 - 13:00 Almuerzo
13:00 - 15:00 Dudas y análisis de datos: elaboración del informe (8)
15:00 - 15:20 Pausa
15:20 - 16:00 Dudas y análisis de datos: elaboración del informe (9)

6.3.5 Día 5

Viernes 24 de noviembre de 2023

Horario Clase
08:00 - 08:30 Revisión del día anterior
08:30 - 12:00 Presentación de Informes (1)
12:00 - 13:00 Almuerzo
13:00 - 15:00 Presentación de Informes (2)
15:00 - 15:20 Pausa
15:20 - 16:00 Cierre del Taller
Nota

La agenda puede estar sujeta a cambios conforme se altere la logística.

7 Datos prácticos

7.1 Alimentación

El hotel ofrece el desayuno y el almuerzo durante toda su estadía. La cena no está incluida permitiéndole elegir la opción que más le acomode.

7.2 Hotel

Bogotá Plaza Hotel

  • Dirección: Carrera 18a #100 - 41 Bogotá, Cundinamarca, Colombia
  • Teléfono: +571 6322200
  • Whatsapp: +57 3006972933
  • Correo electrónico: reservas@bogotaplazahotel.com

7.3 Información adicional

En Colombia el voltaje común es 110 V. La frecuencia es 60 Hz. Las clavijas y enchufes son del tipo A / B.

7.4 Grupo de autoayuda

Hemos generado un grupo de WhatsApp al que le invitamos a participar de manera voluntaria. Tiene el objetivo de mantener un canal de comunicación abierto durante el desarrollo del curso y en el futuro.

8 Recursos

  1. Organización Panamericana de la Salud. Herramientas para el monitoreo de coberturas de intervenciones integradas de salud pública. Vacunación y desparasitación para las geohelmintiasis. Washington, D.C.: OPS; 2017.

  2. Organización Panamericana de la Salud. Registro nominal de vacunación electrónico: consideraciones prácticas para su planificación, desarrollo, implementación y evaluación. Washington, D.C.: OPS; 2017.

  3. Batra, Neale, et al. Manual de R para Epidemiología (EpiRhandbook). 2021.

  4. Organización Mundial de la Salud. Agenda de Inmunización 2030. Una estrategia mundial para no dejar a nadie atrás. Geneva; 2020.

  5. Organización Panamericana de la Salud. CD59/10 - Revitalizar la inmunización como un bien público para la salud universal. Washington, D.C.: OPS; 2021.